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精准基因组编辑工具箱
1 豆类研究站，SD 农业大学植物病理学系，帕兰普尔 390003，印度；anirudhbhu@sdau.edu.in 2 SD 农业大学 CP 农业学院植物病理学系，帕兰普尔 385505，印度；jyotikap@sdau.edu.in 3 作物改良组，国际遗传工程和生物技术中心，Aruna Asaf Ali Marg，新德里 110067，印度；sahilmehtasm21@gmail.com（SM）；mail4hemangini7@gmail.com（HP）；sangeethak3011995@gmail.com（SK）；rashid.afreen0@gmail.com（AR）； reddy@icgeb.res.in（MKR）4 印度古尔冈 122103 KR Mangalam 大学农业科学学院 5 印度农业研究所 ICAR 植物病理学部，新德里 110012，印度；abalamurugan555@gmail.com（AB）；shilpi.success@gmail.com（SB）；prakashg@iari.res.in（GP）* 通信地址：vmmachary@gmail.com † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
精准处方——新前沿
甚至在 COVID-19 疫情爆发以及预计的精神疾病和自杀人数激增之前，太多澳大利亚人（五分之一）一直在与心理健康作斗争。现在，预计未来五年内，疫情每年将引发 1500 例自杀相关死亡，导致“代际心理健康危机” 1 依从性差 服药依从性差会导致自杀，这是一种常见的死亡原因。不幸的是，标准的抗抑郁疗法无法让相当多的人康复。最近发表的一项为期 7 年、在 41 个地点进行的大型试验（N = 3,671）发现，只有 40% 的重度抑郁症患者在接受一线抗抑郁药物急性治疗后康复。（1）20% 的参与者在接受两年治疗后仍未康复，至少 10% 的参与者尽管接受了多次治疗但仍对治疗没有反应。（2）目前患者对抗抑郁药物治疗的反应无法预测，通常是处方人员的经验和药物副作用决定了给患者选择的抗抑郁药物。SSRI 是治疗抑郁症的一线药物，反应率仅为 60-70%。另一方面，三环类抗抑郁药的反应率仅为 50-80%。自 2010-11 年以来，全科医生就诊的精神健康相关病例估计数量每年平均增加 6.1%。研究发现，抑郁症是全科医生管理的最常见的精神疾病，占全科医生心理健康相关就诊的 32.8%。除了处方药无效的问题外，最常见的心理健康相关问题管理方式是全科医生开药、提供或推荐药物，占 61.6%，作为一线治疗。(3- 8) 精神病学临床试验表明，药物基因组学测试可以减少不必要的药物相关不良反应。(9)
精准抗癌药物研发
精准抗癌药物研发简介在过去十年中，CECR 和 CFI 对温哥华前列腺中心 (VPC) 的投资已在癌症研发（如基因组学、结构和分子生物学、计算机科学）方面建立了国际领先地位，并结合了全球公认的转化研究和临床科学项目。VPC 在全球精准肿瘤学 (MyPOP) 领域处于领先地位，其特点是综合团队组织和核心，整合了肿瘤学、基因组学、病理学、生物银行、计算机科学（包括算法开发、生物信息学、 CADD）、工程学、生物学、体内模型和药物技术。我们的转化癌症研究方法独特地将组织活检和血浆中 ctDNA 检测的基因组测序与独特模型系统中的通路分析和治疗耐药的生物学机制相结合。与许多其他专注于诊断时活检基因组评估的中心不同，我们的基因组分析侧重于治疗耐药性和转移性癌症。使用 ctDNA 进行液体活检，结合纵向临床随访（治疗前、治疗中和治疗后），可以研究患者治疗耐药性的演变。这些精准肿瘤学的关键组成部分是在 VPC 建立的，并且已经指导了晚期癌症患者的治疗决策。基因组数据集的功能解释侧重于治疗耐药性癌症，并得益于在癌症生物学（转移、侵袭、耐药性）、结构生物学、临床前建模（患者来源的异种移植、类器官）、药物发现和分子成像方面的深厚和广泛的专业知识。这些能力支持基因的功能评估、癌症驱动靶点的优先排序以及有希望的候选药物的临床前/临床药理学测试。这种丰富多样的协作环境的基础是跨越从实验室到临床的差距的既定记录，包括实验治疗、I、II 和 III 期临床试验项目。PCDD 方法基因组测序的进展正在迅速扩大在治疗的选择性压力下诱导的假定药物靶点的范围。虽然这些新的变体和相互作用位点是癌症治疗的相关靶点，但它们对药物来说是一个挑战，因为它们不易被小分子抑制剂所利用。PCDD 将把结构生物学专业知识（包括 UBC 的低温电子显微镜 (cryoEM) 方面的进展）整合到 VPC 中，以便能够获得以前难以处理的蛋白质和蛋白质复合物的近原子分辨率结构（~3 Å），以指导结构功能数据和药物-蛋白质相互作用。这些结构前所未有的分子细节和分辨率现在为 VPC 可以利用的针对这些分子的结构引导药物发现提供了一条全新的途径。VPC 被授予精准癌症药物设计 (PCDD) 加拿大卓越研究主席 (CERC) 称号，该主席将领导一项研究项目，旨在用七年时间彻底改变我们发现新型抗癌药物的方式，并在精准肿瘤学框架中使用伴随基因组生物标志物。VPC 科学家在癌症基因组学和生物学方面取得了世界领先的发现，并扩大了驱动癌症治疗耐药性的假定药物靶点的范围，这些靶点是克隆进化的结果。这些新靶点通常不适合传统的药物筛选，而 CERC 有一个尚未满足的需求和独特的机会，可以快速解析蛋白质结构并将其与计算机辅助药物抑制剂的发现联系起来。UBC 和 VPC 在结构生物学和化学信息学方面的最新创新促进了对表面暴露、蛋白质-蛋白质和蛋白质-DNA 相互作用位点的表征，从而实现了计算机增强药物设计 (CADD)，这是我们招募 CERC 的一项基础技术。因此，CERC 将整合 VPC 世界领先的基因组学、结构生物学、转化癌症研究和 CADD 专业知识，
拉脱维亚精准医疗的发展
研究发现，使用精准医疗方法可显著节省成本，因为靶向疗法可提高治疗效率、减少反复试验药物的需求，并可能降低与管理低效治疗副作用相关的成本。据《克利夫兰诊所医学杂志》的一篇评论称，与传统化疗相比，非小细胞肺癌的靶向疗法已被证明可以改善疗效并降低成本。此外，针对血友病、脊髓性肌萎缩症和囊性纤维化的精准医疗和基因疗法在包括拉脱维亚在内的全球多个国家证明了其成本效益，而 DPYD 测试可节省数十万欧元。这些节省反映了精准医疗在改善疗效和优化医疗支出方面的潜力。
硬皮病精准医疗前景
系统性硬化症 (SSc) 是一种罕见且异质性疾病，没有相关的环境诱因或显著的致病基因。一直以来，很难找到足够多的患者来进行经典的基于人群的流行病学暴露/非暴露研究，并有足够的能力确定这些疾病的环境和遗传风险因素，而且这种情况将继续存在。发病机制的复杂性和异质性可能需要针对 SSc 的个性化/精准医疗。由于目前有几种潜在药物可用于特定患者（如果不是整个 SSc），因此 SSc 的分类似乎为更好的治疗策略奠定了基础。迄今为止，SSc 的分类基于受影响区域的范围/严重程度以及一些疾病标志物，包括自身抗体谱。然而，这种分析也应该有助于改进适当分层的临床试验的设计，以确定靶向治疗的效果和预测。基于临床前药物反应的方法，使用患者自身的成纤维细胞体外进行，可以为临床实践提供精确的疾病标记/治疗选择。因为硬皮病真皮成纤维细胞具有持续的高产表型，不仅在人体中发生，而且在细胞培养条件下也发生。因此，基于疾病标记的累积方法可确保 SSc 发病后病情进展和降级，从而通过个性化优化的药物环境重新建立更好的生活。
精准水稻抗病育种
摘要：水稻（Oryza sativa）是全球主要作物，为亚洲国家等人口提供了食物，但水稻却不断受到各种疾病的威胁，危及全球粮食安全。准确了解抗病机制对于开发抗病水稻品种至关重要。传统的遗传图谱方法，如QTL图谱，为了解疾病的遗传基础提供了宝贵的见解。然而，水稻疾病的复杂性要求采取整体方法才能准确了解它。组学技术，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学，能够全面分析生物分子，揭示水稻植株内复杂的分子相互作用。使用多组学数据的各种图谱技术的整合彻底改变了我们对水稻抗病性的认识。通过将遗传图谱与高通量组学数据集叠加，研究人员可以精确定位与抗病性相关的特定基因、蛋白质或代谢物。这种整合提高了与疾病相关的生物标志物的精确度，让我们更好地了解它们在抗病中的功能作用。通过这种整合来改善水稻抗病育种代表着农业科学的重大进步，因为更好地了解抗病结构背后的分子复杂性和相互作用可以更精确、更有效地开发抗病和高产的水稻品种。在这篇评论中，我们探讨了绘图和组学数据的整合如何对提高水稻抗病性的育种产生变革性影响。
人工智能时代的精准医疗
摘要 异常代谢是导致多种严重健康问题的根本原因，给健康带来巨大负担并导致预期寿命缩短。代谢失调会诱导多种分子的分泌，进而引发炎症途径。炎症是免疫系统对各种刺激（如病原体、受损细胞和有害物质）的自然反应。代谢引发的炎症也称为代谢炎症或低度慢性炎症，是宿主与暴露组协同作用的结果——暴露组是环境驱动因素的组合，包括饮食、生活方式、污染物和个体整个生命周期内的其他因素。不同程度的慢性炎症与多种生活方式相关疾病有关，如糖尿病、肥胖症、代谢相关脂肪肝病 (MAFLD)、癌症、心血管疾病 (CVD)、自身免疫性疾病和慢性肺病。慢性病在世界范围内日益受到关注，给个人、家庭、政府和医疗保健系统带来沉重的负担。需要新的战略来增强全球社区预防和治疗这些疾病的能力。精准医疗为下一代生活方式改变提供了一种模型。这将利用个人的生物学、生活方式、行为和环境之间的动态相互作用。精准医疗的目的是通过使用包含个体基因、功能和环境变化的大型复杂数据集来设计和改进诊断、治疗和预测。高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 的实施可以根据可用的多维临床和生物数据集更准确地预测风险。人工智能驱动的精准医疗为临床医生提供了根据每个人量身定制早期干预措施的机会。在本文中，我们讨论了现有和不断发展的最新数据驱动技术（如人工智能）在预防、治疗和逆转生活方式相关疾病方面的优势和局限性。
精准说服中的人工智能
封面图片 – 使用 MIDJOURNEY 生成 一张现代、视觉冲击力强的封面图片，代表了使用人工智能进行受众细分和定位的概念。图像的焦点应该是人脸的数字表示，由相互连接的节点和电路组成，象征着人工智能驱动的数据分析。在脸部周围，描绘了各种细分的受众群体，每个群体都在一个不同的部分，颜色和设计略有不同。社交媒体平台（如 Facebook、Twitter、Instagram）的浮动图标集成在这些部分中，表示有针对性的沟通。背景中的微妙警告符号和红色警报暗示了潜在的风险和道德问题。调色板应该融合冷蓝色和暖色调，营造出紧迫感和重要性。面部细节和细分受众群体之间的对比应使封面具有视觉吸引力和发人深省的效果。– MIDJOURNEY 6.0 版
AOM5435 | 先进精准农业
帮助复习课程材料并实现课程目标。测试问题将与家庭作业和测验中的问题类似。 3. 每章结束后，Canvas 上都会提供家庭作业。这些对于准备测验和考试非常有用。 4. 每个模块后都会进行测验。测验问题来自讲座、实验练习和/或家庭作业。测验将帮助您学习课程材料并实现课程目标。 5. 有 8 个实验室作业。这些动手作业强化了讲座中教授的概念，并为您提供了研究各种精密技术的机会。 6. 文章分析和批判性评论：观看每周的讲座后，您将找到与讲座主题相关的已发表期刊文章，撰写摘要并将其提交给电子学习。评论将帮助您了解该技术的当前状态和应用。 7. 学期项目：您将在学期期间从事与本课程主题相关的动手项目
硕士论文 无人机精准农业...
1.2.1 目标...................................................................................................................... 10